基于人工神经网络冶金生产供应链柔性管理的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 前言 | 第8-12页 |
| ·课题的来源 | 第8页 |
| ·课题研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题的相关研究综述 | 第9-12页 |
| 2 神经网络与遗传算法 | 第12-25页 |
| ·人工神经网络 | 第12-18页 |
| ·人工神经网络概述 | 第12页 |
| ·神经网络的研究方向及应用 | 第12-14页 |
| ·BP模型 | 第14-16页 |
| ·BP算法的限制与不足 | 第16-17页 |
| ·BP算法的常用改进方法 | 第17-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-22页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第19页 |
| ·遗传算法的特点 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的缺点及改进 | 第21-22页 |
| ·遗传算法与BP算法的结合 | 第22-25页 |
| ·结合的可行性 | 第22-23页 |
| ·结合的方式 | 第23-25页 |
| 3 冶金生产供应链库存问题的研究 | 第25-33页 |
| ·冶金生产供应链库存管理现状 | 第25-28页 |
| ·冶金供应链库存管理 | 第25页 |
| ·冶金企业管理的研究现状 | 第25-26页 |
| ·冶金供应链库存特点 | 第26-27页 |
| ·中国冶金供应链库存面临的问题 | 第27-28页 |
| ·冶金原材料库存问题研究 | 第28-30页 |
| ·冶金企业原料库存特点 | 第28-29页 |
| ·确定合理库存量的考虑因素 | 第29-30页 |
| ·柔性管理 | 第30-33页 |
| ·柔性管理的特点 | 第30页 |
| ·柔性管理对我国企业经营管理的启示 | 第30-32页 |
| ·在冶金生产供应链管理中的应用 | 第32-33页 |
| 4 基于人工神经网络冶金生产供应链柔性管理的研究 | 第33-52页 |
| ·铁矿石需求量的市场形势 | 第33-38页 |
| ·我国铁矿石需求量主要影响因素分析 | 第33-35页 |
| ·主成分分析法的原理和步骤 | 第35-36页 |
| ·确定我国铁矿石需求量的主要影响因素 | 第36-38页 |
| ·建立BP神经网络推理模型 | 第38-44页 |
| ·确立输入输出模式的映射关系 | 第39页 |
| ·确定神经网络的拓扑结构 | 第39页 |
| ·网络各层神经节点的输入输出关系 | 第39-40页 |
| ·确定隐含层数和隐含层神经元个数 | 第40-41页 |
| ·BP网络权值调整规则 | 第41页 |
| ·BP神经网络训练的MATLAB程序实现 | 第41-44页 |
| ·基于遗传算法优化神经网络初始权值 | 第44-47页 |
| ·遗传算法步骤 | 第44-46页 |
| ·遗传算法流程图 | 第46页 |
| ·权值微调 | 第46-47页 |
| ·算法的数据测试 | 第47-52页 |
| ·样本数据的预处理 | 第47-49页 |
| ·样本训练 | 第49-50页 |
| ·预测结果分析 | 第50-52页 |
| 5 结论和展望 | 第52-53页 |
| 6 参考文献 | 第53-58页 |
| 7 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第58-59页 |
| 8 致谢 | 第59页 |
